wizard
Gere um assistente interativo em bash que guia um humano pelas etapas que apenas ele pode executar.
Skill by matheusdmlopes
Chalk Labs
Need help deploying wizard?
Chalk Labs sets up agents like this inside real teams: connected to your tools, tested on your data, with a human in the loop where it matters.
Install
Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
npx agentmarket install skill/matheusdmlopes-wizard
Asks which of your tools to add it to (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Gemini CLI, Claude Desktop) and shows the change first. See https://agentmart.dev/cli.
Get the weekly diff
The weekly diff: one email a week with new agent tools, notable updates and grade changes, plus security alerts for tools you follow. Double opt-in, one-click unsubscribe.
About
Use cases: devops
Reviews
Write a reviewNo reviews yet. Installed it? Reviews come from verified installers only. How reviews work
Permissions
What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
- Runs as
- Shell scripts
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/wizard
What's inside
- Skill name
wizard- Description
- Gere um assistente interativo em bash que guia um humano pelas etapas que apenas ele pode executar. Use ao provisionar infraestrutura, configurar credenciais ou segredos de CI, navegar por um painel de terceiros desconhecido ou executar uma migração ou transição pontual. Não invoque isto para etapas que o próprio agente pode executar.
- License
- MIT
- Instructions
- 41 lines in SKILL.md · view on GitHub
Before installing
- Ships executable scripts
Files (3)
- SKILL.md
- openai.yaml · agents/
- template.sh
SKILL.md (first lines)
# Wizard Um **wizard** é um script em bash que guia um humano, passo a passo, por um procedimento manual cansativo de fazer à mão e cansativo de reexplicar a uma IA toda vez. Ele abre cada URL, diz exatamente o que clicar e copiar, captura os valores, grava-os onde pertencem (`.env`, secrets do GitHub), pede confirmação em cada etapa e mostra quantas etapas restam. Ele pode configurar serviços de terceiros, rodar uma migração pontual ou mudar o projeto de um estado para outro. A experiência de uso elegante já está resolvida pelo [template.sh](template.sh) — progresso etapa por etapa, travas de confirmação, abertura de URL multiplataforma (incluindo WSL), inserção oculta de segredos, upserts idempotentes em `.env`, gravação via `gh secret`/`gh variable` e um resumo de encerramento. **Seu trabalho é apenas delimitar o escopo do procedimento e escrever suas etapas.** A biblioteca acima do marcador `STAGES` é idêntica em todo wizard; essa consistência é o objetivo — nunca a edite manualmente. Um wizard é efêmero por padrão — criado para uma única execução, salvo em um diretório temporário (scratch) ou em `scripts/`, e excluído quando o trabalho termina. Faça commit dele apenas quando o usuário desejar um fluxo de configuração repetível que deva residir no repositório. ## Processo ### 1. Delimitar o escopo do procedimento Mapeie cada passo manual que o humano precisa realizar e cada valor que deve ser capturado ao longo do caminho. Leia o repositório primeiro — não faça perguntas sem contexto: - Para configuração (setup): `.env`, `.env.example`, `.env.*`, `README`, `docker-compose*`, configurações do framework e `.github/workflows/*` (toda referência a `secrets.*` / `vars.*` é um valor que o wizard precisa produzir). - Para uma migração ou transição: o estado atual, o estado alvo e as ações irreversíveis entre eles. Em seguida, mostre ao usuário a lista ordenada de etapas e os valores que cada uma produz, e confirme — ele pode adicionar, remover ou reordenar. **Concluído quando:** cada etapa estiver nomeada em ordem, e para cada valor capturado você souber (a) de onde o humano o obtém, (b) onde ele é gravado (`.env`, um secret do GitHub, ambos ou em nenhum lugar — algumas etapas são puramente ações) e (c) se é secreto (entrada oculta) ou público. ### 2. Mapear a jornada de cada etapa Para cada etapa, escreva o caminho exato que o humano segue: qual URL abrir, o que fazer lá, onde o valor é exibido, qual variável ele preenche — ex.: "Dashboard → Desenvolvedores → Chaves de API → Revelar chave de teste → copiar". Quando você não souber a interface atual real ou o comando exato, diga isso e pergunte ao usuário ou consulte a documentação — nunca invente passos que possam não existir. **Concluído quando:** cada etapa puder ser rastreada até instruções concretas que qualquer pessoa conseguiria seguir. ### 3. Escrever o wizard Copie `template.sh` para o caminho de destino. Substitua a etapa de exemplo por um `stage` por passo, em ordem de dependência. Use os auxiliares da biblioteca — `stage`, `say`/`step`, `open_url`, `ask`/`ask_secret`, `write_env`, `set_secret`/`set_var`, `pause`/`confirm` — e defina `TOTAL_STAGES` com o número de etapas escritas. Mantenha o padrão de qualidade definido pelo modelo: abra a URL antes de pedir o valor, use `ask_secret` para qualquer dado confidencial, use `write_env` em todo valor persistido, use `set_secret` apenas nos valores de que o CI realmente precisa e use `confirm` antes de qualquer ação irreversível. Cada `stage` limpa a tela para que apenas o passo atual fique visível — mantenha cada etapa restrita a uma tarefa focada para que nada do que o humano precisa saia da tela por rolagem. Não mexa na biblioteca acima do marcador. ### 4. Verificar e entregar - `bash -n <script>`; execute `shellcheck` se disponível. - `chmod +x <script>`. - Não o execute de ponta a ponta você mesmo — ele abre navegadores e aguarda entradas humanas. Em vez disso, faça o rastreamento estático: certifique-se de que cada valor do passo 1 é capturado e gravado onde o passo 1 definiu, e que cada nome de `set_secret` corresponde exatamente a uma referência `secrets.*` no CI. - Diga ao usuário como executá-lo. Se for um caminho de configuração repetível, faça o commit e crie um link no README para que a próxima pessoa execute o script em vez de perguntar a uma IA.
From matheusdmlopes/skills-ptbr, MIT.
More from matheusdmlopes/skills-ptbr
- 0.526score
diagnosing-bugs
matheusdmlopes
Ciclo de diagnóstico para bugs difíceis e regressões de desempenho.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.524score
code-review
matheusdmlopes
Revise as alterações desde um ponto fixo (commit, branch, tag ou merge-base) ao longo de dois eixos — Padrões (o código segue os padrões de código…
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.524score
codebase-design
matheusdmlopes
Vocabulário compartilhado para projetar deep modules.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
triage
matheusdmlopes
Mova issues e PRs externos por uma máquina de estados de papéis de triagem — categorizar, verificar, sabatinar se necessário e escrever briefs prontos para…
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
improve-codebase-architecture
matheusdmlopes
Varra uma base de código em busca de oportunidades de aprofundamento, apresente-as como um relatório HTML visual e sabatine qualquer uma que você escolher.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
prototype
matheusdmlopes
Construa um protótipo descartável para responder a uma dúvida de design.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
to-tickets
matheusdmlopes
Divida um plano, spec ou a conversa atual em um conjunto de tickets de bala traçante, cada um declarando suas arestas de bloqueio, publicados no tracker…
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
to-spec
matheusdmlopes
Transforme a conversa atual em uma spec e publique-a no issue tracker do projeto — sem entrevista, apenas a síntese do que já foi discutido.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
tdd
matheusdmlopes
Desenvolvimento orientado a testes (TDD).
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
setup-matt-pocock-skills
matheusdmlopes
Configure este repositório para as engineering skills — defina seu issue tracker, o vocabulário de labels de triagem e a estrutura de documentos de domínio.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
domain-modeling
matheusdmlopes
Construa e refine o modelo de domínio de um projeto.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
wayfinder
matheusdmlopes
Planeje uma grande fatia de trabalho — mais do que uma sessão de agente comporta — como um mapa compartilhado de decision tickets no seu issue tracker, e…
SkillBFreshness: BClaude Code +9
Signals
- Stars
- 0
- Forks
- 0
- Open issues
- 1
- Last commit (this folder)
- Aug 15, 2026 (2 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/matheusdmlopes/skills-ptbr
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
More from matheusdmlopes
- 0.526score
diagnosing-bugs
matheusdmlopes
Ciclo de diagnóstico para bugs difíceis e regressões de desempenho.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.524score
code-review
matheusdmlopes
Revise as alterações desde um ponto fixo (commit, branch, tag ou merge-base) ao longo de dois eixos — Padrões (o código segue os padrões de código…
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.524score
codebase-design
matheusdmlopes
Vocabulário compartilhado para projetar deep modules.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
improve-codebase-architecture
matheusdmlopes
Varra uma base de código em busca de oportunidades de aprofundamento, apresente-as como um relatório HTML visual e sabatine qualquer uma que você escolher.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
domain-modeling
matheusdmlopes
Construa e refine o modelo de domínio de um projeto.
SkillBFreshness: BClaude Code +9 - 0.521score
prototype
matheusdmlopes
Construa um protótipo descartável para responder a uma dúvida de design.
SkillBFreshness: BClaude Code +9
Done for you
Rather not set it up yourself?
Chalk Labs scopes, builds and runs agents for your team: the task audit, the eval harness, the integrations and the weekly ops report. Fixed scope, priced before we start.
See how we build AI agents →Read the case studies
Chalk Labs is a two-founder AI and growth studio. We build AI agents, CRMs and MVPs for Web3 and AI companies, and have shipped 50+ product and token launches.
- launches shipped
- 50+
- launches shipped
- media placements
- 500+
- media placements
- founders on every account
- 2
- founders on every account
Press we've placed: Forbes · CoinDesk · Decrypt · Cointelegraph · The Block
Rahil Jain, Co-founder, Chalk Labs. Ex-Goldman Sachs engineer. You talk to the person who builds it.
Get wizard running in your business
Tell us what you want to automate. A founder replies within one working day with a plan, not a pitch deck.
Cite this page
wizard skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/matheusdmlopes-wizard (last updated 2026-10-24)